数据分析师4个月计划

背景:

目前已从事数据相关工作2年,但只是基础数据的简单整理和处理,技术上要求不多,工作上无太大上升空间,想进一步深化专业性。

优势:

对数据感兴趣,接触过百万级别数据量,大学专业课数理统计和spss学的很好,excel操作熟练(不会VBA)。

劣势:

未接触过专业数据分析软件,没有完整数据分析经历,不懂编程,大学学的数理统计忘得差不多了,言语不精简。

目标:

掌握数据分析基本逻辑和必备技术,落脚点是“分析”,不是挖掘,希望五月份换工作可以换到满意的“分析师”岗位(优先互联网、旅行、文娱等方向)。

需掌握以下技能:

软性能力:加强逻辑思维、分析思维、沟通技巧

分析工具:EXCEL(函数/VBA)、SPSS、(‘SAS)

数据可视化:TABLEAU、POWER BI

数据库:SQL、MYSQL、(ACCESS)

编程语言:Python、(‘R语言、‘HADOOP)

爬虫

机器学习算法

初步计划:

PART 1  强化EXCEL高阶、捡起统计学/ 23天(1.11-2.2)

通过熟悉的专业知识捡起统计学,EXCEL高阶(VBA)强化。

EXCEL:《Excel数据处理与分析实战宝典》、VBA

统计学:《现代心理与教育统计学》、(1.19去图书馆借一本比较好的统计学书籍)

PART 2  软件(SPSS、TABLEAU、POWER BI)/ 18天(2.11-2.28)

《SPSS统计分析基础教程》《SPSS统计分析高级教程》

PART 3  语言初步,死磕SQL、MYSQL、Python、爬虫/ 15天(3.1-3.15)

PART 4  语言进一步(SQL、MYSQL、Python、爬虫)/ 16天(3.16-3.31)

总结上阶段不足,重点强化

PART 5  机器学习初步了解/ 10天(4.1-4.10)

PART 6  强化/ 10天(4.11-4.20)

PART 7  找工作,投简历/ 4.21开始


PS:
1.其他可选:ACCESS、SAS、MYSQL、R语言、HADOOP、《心理与行为科学统计》、‘《心理与教育研究中的多因素实验设计》
2.PART 1和PART 2进度可以加快,二月中旬前完成更好,需要多半个月给编程


以上只是根据目前我了解到的东西罗列出的初步计划,会根据学习的深入不断调整并跟进计划,希望学习顺利,2019顺利换工作涨工资,fighting!

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